欧美精品A片黑人交换潮喷,丰满少妇被猛烈高清播放

數(shù)字示波器模擬輸入帶寬測試方法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

分析了數(shù)字示波器帶寬的概念，研究分析兩種示波器帶寬測試方法。搭建示波器帶寬測試專用硬件平臺，并實現(xiàn)了自動化測試。測試了指定示波器產(chǎn)品的帶寬，使用提出的方法得到對應(yīng)的波特圖，驗證了方法的可行性。該硬件平臺和自動化測試方法不僅適用于示波器帶寬測試，而且適用于各類數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品的模擬輸入帶寬測試。

發(fā)表于：1/20/2025 5:12:00 PM

適用于超聲電機驅(qū)動器的雙H橋電路設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

超聲電機作為新型電機，其電機驅(qū)動器的設(shè)計至關(guān)重要。基于0.18 μm高壓CMOS工藝設(shè)計了一款適用于超聲電機驅(qū)動器的雙H橋集成電路，本集成電路包含兩個相同的獨立裸芯，搭配簡單的外圍電路能夠?qū)崿F(xiàn)兩路不同相位電壓的輸出。同時，內(nèi)部集成了邏輯控制模塊可兼容TTL、CMOS兩種輸入電平，集成自適應(yīng)死區(qū)控制可避免同一橋臂直通。最后，通過驗證板實測可滿足100 kHz的兩路不同相位電壓的輸出，可完成對超聲電機的有效驅(qū)動。

發(fā)表于：1/20/2025 4:36:46 PM

一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對傳統(tǒng)芯片驗證平臺驗證用例復(fù)用性差、驗證時間長的問題，提出了一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法。通過該方法修改優(yōu)化的驗證平臺可移植性高，具有模擬聯(lián)動IP產(chǎn)生請求、回復(fù)與中斷信號的功能，支持在傳輸中對AHB總線隨機注入錯誤的能力。為證明方法的有效性，對DMA控制器UVM驗證平臺架構(gòu)進行修改優(yōu)化，并復(fù)用該平臺構(gòu)建Image2D控制器UVM驗證平臺，分別收集兩個驗證平臺代碼覆蓋率。實驗結(jié)果表明，該方法能夠提高驗證平臺調(diào)試排錯速度，提升驗證平臺兼容性，節(jié)約15%以上的驗證開發(fā)時間，并保證驗證平臺代碼覆蓋率為100%。

發(fā)表于：1/20/2025 4:21:21 PM

基于AES和SM4加密算法的固態(tài)硬盤設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][信息安全]

硬盤安全存儲是固態(tài)硬盤（SSD）相關(guān)技術(shù)中的一個核心問題。基于SATA接口，提出了一種在SSD控制器設(shè)計時，添加硬件模塊實現(xiàn)多種加密算法來進行SSD存儲數(shù)據(jù)的加解密方法，實現(xiàn)了AES和SM4兩種算法。實驗表明，方案中設(shè)計的SSD進行加密讀速率為223 MB/s，寫速率159 MB/s，提出的加密算法對SATA硬盤的讀寫速度無影響。方案中的加密算法為硬件并行輸入，對SATA接口的速度和其他因素沒有干擾，因此保證了加密速度較快、兼容性高、安全性高和靈活性強的優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/20/2025 4:05:53 PM

SerDes鏈路協(xié)同仿真與無源鏈路優(yōu)化設(shè)計[人工智能][工業(yè)自動化]

隨著SerDes鏈路信號傳輸速率的提升，信道鏈路經(jīng)過芯片封裝和印刷電路板過孔、AC電容和連接器等，會導(dǎo)致信號完整性（Signal Integrity， SI）挑戰(zhàn)進一步增大。提出基于SerDes 32 Gbps-NRZ信道傳輸系統(tǒng)，優(yōu)化無源信道中的BGA過孔、AC耦合電容焊盤、FMC連接器（FPGA Mezzanine Card Connector）處Pin腳設(shè)計，提升了通道阻抗的一致性，建立了更為準(zhǔn)確的無源鏈路通道模型，并結(jié)合芯片有源IBIS-AMI模型，對比分析優(yōu)化前后鏈路信道對眼圖的影響，保證了32 Gbps-NRZ高速信號的穩(wěn)定傳輸。

發(fā)表于：1/20/2025 3:50:00 PM

基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對稀土專利文本專業(yè)性強的特點以及現(xiàn)有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型ERNIE和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）構(gòu)建了一個用于稀土專利文本分類的創(chuàng)新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對專利文本進行向量化，得到語義信息更加豐富的向量表示后，通過CAB為文本中各個類別的重要特征賦予較高權(quán)值，使模型可以更準(zhǔn)確地區(qū)分不同類別的特征。最后用CNN進一步提取文本中其他關(guān)鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過Patsnap專利數(shù)據(jù)庫官方網(wǎng)站檢索下載稀土專利數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集進行實驗，實驗結(jié)果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測試集上分類的準(zhǔn)確率、精確率、F1分?jǐn)?shù)分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發(fā)表于：1/20/2025 3:36:00 PM

基于動態(tài)自適應(yīng)計算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

現(xiàn)有面向高效輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)的加速方法通常采用高度定制的計算引擎進行模型計算，從而限制了加速器的可擴展性使其僅適用于小型網(wǎng)絡(luò)或資源豐富的硬件平臺。針對此問題，提出了基于動態(tài)自適應(yīng)計算引擎的MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)加速器。首先，設(shè)計了局部感知區(qū)域卷積的流水線推理架構(gòu)實現(xiàn)特征、權(quán)重的高度并行處理和緩沖調(diào)度。其次，提出全局自適應(yīng)的點卷積方法優(yōu)化點卷積，并結(jié)合空間探索獲得最優(yōu)的參數(shù)配置以實現(xiàn)最大計算并行性。此外，加速器可以根據(jù)模型參數(shù)變化動態(tài)配置以適應(yīng)不同場景。實驗結(jié)果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現(xiàn)有方法速度的2.7倍。

發(fā)表于：1/20/2025 3:23:30 PM

基于深度學(xué)習(xí)的植物病害圖像識別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅，及時準(zhǔn)確地識別和處理成為關(guān)鍵步驟。綜述了深度學(xué)習(xí)在植物病害識別中的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識別方法的局限性，然后探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢及其在植物病害識別中的應(yīng)用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實時檢測中的應(yīng)用。同時對比了常見的深度學(xué)習(xí)算法在植物病害識別中的性能，以及對數(shù)據(jù)集多樣性、實時性和災(zāi)難性遺忘等挑戰(zhàn)進行了分析。最后，提出了持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。

發(fā)表于：1/20/2025 3:09:00 PM

個人信息保護負(fù)責(zé)人履職困境和規(guī)制策略研究[其他][信息安全]

個人信息保護負(fù)責(zé)人集監(jiān)督、代表和信息功能為一體，但作為組織成員過度依賴企業(yè)組織設(shè)計且缺乏決策權(quán)限，導(dǎo)致上述功能無法得到發(fā)揮。為了保障個人信息保護負(fù)責(zé)人獨立履職，使個人信息保護成為企業(yè)內(nèi)生機制，國家應(yīng)當(dāng)進一步要求企業(yè)將組織義務(wù)轉(zhuǎn)化為有約束力的實施方案提交給監(jiān)管機關(guān)，后者可以據(jù)此對個人信息保護負(fù)責(zé)人的監(jiān)督能力進行審查，必要時采取制裁措施。對于個人信息保護負(fù)責(zé)人行政法律責(zé)任的承擔(dān)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)個人信息保護負(fù)責(zé)人履職過程中的實際權(quán)限大小、是否窮盡可行手段防止違法行為進行綜合判斷。

發(fā)表于：12/26/2024 3:44:51 PM

多元規(guī)制視角下消費者個人信息權(quán)益的反壟斷法保護[其他][信息安全]

消費者個人信息已與價格同等重要，共同構(gòu)成消費者福利的主要內(nèi)容。當(dāng)前平臺企業(yè)過度利用或侵害消費者個人信息增強自身競爭優(yōu)勢的現(xiàn)象普遍。既有的“個人本位”與“國家本位”路徑不足以規(guī)制消費者個人信息被違規(guī)收集、非法濫用等行為。除了對個人信息進行專門立法保護外，亦應(yīng)引入反壟斷法保護，實現(xiàn)對個人信息保護的補充與強化。可將侵犯消費者個人信息的壟斷行為類型化為以個人信息聚合為目的的經(jīng)營者集中、算法價格歧視、算法合謀行為。通過多元共治，強化平臺經(jīng)營者的社會責(zé)任，促進消費者個人信息的有序共享，實現(xiàn)個人信息保護與數(shù)據(jù)經(jīng)濟市場發(fā)展的動態(tài)平衡。

發(fā)表于：12/26/2024 3:26:32 PM